Estoy de acuerdo con Robby en que la representación es el tema clave. Con más detalle, tiene un enorme espacio de estado discreto con numerosas discontinuidades. De alguna manera, tienes que representar el espacio de estado como nodos en una red neuronal de una manera útil, es decir, en este caso, ganar el juego.
Como recordatorio, también existen enfoques teóricos de juegos tradicionales basados en árboles de búsqueda / árboles de decisión. Por ejemplo, la búsqueda de árboles de Monte Carlo es la base de los juegos de Go: El gran desafío de Computer Go: Búsqueda y extensiones de árboles de Monte Carlo. Esto agregaría heurística y puede funcionar con algoritmos genéticos, por ejemplo, como una función de aptitud para qué alternativa es la mejor en un momento dado.
Para ampliar o aclarar la sugerencia de Robby, puede configurar dos jugadores de IA uno contra el otro en lugar de un jugador de IA contra un humano y simular. Quizás Robby pretendía esto, estoy un poco inseguro. De todos modos, entonces puedes evolucionar a los jugadores de IA rápidamente.
- A medida que escuchamos el zumbido de la automatización y la inteligencia artificial, esperamos que algunos trabajos en la industria de TI estén al borde de la extinción. ¿Será esto también cierto para una organización gubernamental, que debido a la automatización y la inteligencia artificial, las personas perderán empleos?
- ¿Cuáles son algunos escenarios específicos de AI de pesadilla? ¿Cómo podría la IA comenzar la Segunda Guerra Mundial?
- ¿Habrá algún tipo de trabajo después de que los científicos logren la inteligencia artificial?
- ¿Qué ciencia trata con patrones en la naturaleza?
- ¿Qué pasaría si le dáramos a los sistemas de inteligencia artificial la capacidad de recordar todo?
